Initialisation NUMA-friendly de numpy.ndarray

Question

Est-il possible d'initialiser un numpy.ndarray parallèlement de manière à ce que les pages correspondantes soient réparties entre les nœuds NUMA du système?

Le ndarray sera ensuite transmis à une fonction C multithread qui donne de meilleures performances si les données transmises sont affectés en parallèle (conformément à la politique du premier contact)

Answer 1

j'initialiser le tableau avec np.empty, puis passez le tampon à la fonction C. Cela devrait permettre à chaque core de récupérer les pages du tableau dont il a besoin pendant l'initialisation.